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片烟库存预测研究中组合时间序列模型的应用
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作者 褚旭 胡宗玉 +3 位作者 许强 张金召 杜航 胡波 《天津农业科学》 2025年第7期41-47,55,共8页
为探讨组合时间序列模型在片烟库存预测中的应用效果,通过收集某卷烟工业企业往期片烟库存数据,建立月度片烟库存的单一和组合时间序列预测模型,并对比不同模型的预测效果。结果表明:片烟库存数据的月度和年度时序图均具有明显的时间周... 为探讨组合时间序列模型在片烟库存预测中的应用效果,通过收集某卷烟工业企业往期片烟库存数据,建立月度片烟库存的单一和组合时间序列预测模型,并对比不同模型的预测效果。结果表明:片烟库存数据的月度和年度时序图均具有明显的时间周期性;基于指数平滑法建立的预测模型无法准确判断真实值上升或下降的趋势,预测的RMSE、MAE和MAPE值分别为1.93、1.47、3.51%;基于自适应滤波法建立的预测模型随着数据样本的增加,预测精度有所下降,预测的RMSE、MAE和MAPE值分别为0.32、0.26、0.61%;指数平滑组合时间序列模型和自适应滤波组合时间序列模型预测的RMSE、MAE和MAPE值分别为0.91、0.69、1.75%和0.28、0.21、0.52%。综上,组合模型拟合效果更好,能够更好地反映片烟库存的真实水平,其中以自适应滤波组合模型的效果更佳。 展开更多
关键词 片烟 库存预测 时间序列 组合模型
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基于中断时间序列设计的分段回归模型评价抗菌药物管理防控院感的效果 被引量:1
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作者 赵执扬 刘静 +4 位作者 史楠 康建邦 段金菊 乔宇超 仇丽霞 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第6期830-833,839,共5页
目的应用中断时间序列设计的分段回归模型分析抗菌药物管理防控院感的长短期效果,为公共卫生干预措施的效果评价提供方法学上的参考。方法收集山西省某三甲医院2017年7月至2020年6月抗菌药物管理实施前后住院患者院内感染肺炎克雷伯菌(k... 目的应用中断时间序列设计的分段回归模型分析抗菌药物管理防控院感的长短期效果,为公共卫生干预措施的效果评价提供方法学上的参考。方法收集山西省某三甲医院2017年7月至2020年6月抗菌药物管理实施前后住院患者院内感染肺炎克雷伯菌(klebsiella pneumoniae,KPN)数据,采用调整异常值的中断时间序列的泊松分段回归模型进行分析。结果实施抗菌药物管理后短期干预效果较好,干预之后感染KPN的风险是干预前的81.25%(P<0.05),即感染KPN的风险下降了18.75%;但长期干预效果较差,时间每增加一个月,感染风险会增加1.55%;因新冠疫情期间重病患者占比大,院内KPN感染率升高,感染风险增加了68.81%。结论实施抗菌药物管理,仅在短期内降低了KPN感染的风险,需要长期严格执行才能持久地发挥作用。考虑了异常值的中断时间序列设计的分段回归模型既可以定量的评价短期、长期的干预效果,又可以对异常值导致的风险进行分析,为公共卫生干预措施的效果评价提供方法学上的参考。 展开更多
关键词 中断时间序列设计 分段回归模型 抗菌药物管理 院内感染 克雷伯菌肺炎
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基于在线监测时间序列数据的水质预测模型研究进展 被引量:2
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作者 秦艳 徐庆 +3 位作者 陈晓倩 刘振鸿 唐亦舜 高品 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期116-122,共7页
当前地表水突发性污染事件频发,已造成严重的环境和社会影响,对环境监管部门应急处置能力建设提出了新要求和新挑战。地表水水质在线监测数据具有高频率和高时效等特点,系统论述了基于在线监测时间序列数据的水质预测模型的研究现状和进... 当前地表水突发性污染事件频发,已造成严重的环境和社会影响,对环境监管部门应急处置能力建设提出了新要求和新挑战。地表水水质在线监测数据具有高频率和高时效等特点,系统论述了基于在线监测时间序列数据的水质预测模型的研究现状和进展,包括数据软测量、预处理方法和水质预测模型等,分析了不同水质预测模型在应用过程中存在的问题,并对未来研究方向进行了展望,以期为水质预测预警和环境监管提供技术支持和方法参考。 展开更多
关键词 水质预测模型 在线监测 时间序列分析 回归模型 人工神经网络
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水文时间序列逐步回归随机组合预测模型及其应用 被引量:15
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作者 汤成友 郭丽娟 王瑞 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2007年第6期1-4,共4页
由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等。这些预报对象如果不加处理直接用AR(p)建模进行预测误差较大。文中介绍了通过对非平稳序列提取周期项和... 由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等。这些预报对象如果不加处理直接用AR(p)建模进行预测误差较大。文中介绍了通过对非平稳序列提取周期项和趋势项后的余差序列建立AR(p)模型进行水文中长期预报的组合预测方法,并以嘉陵江北碚站7月最大洪峰流量序列为例对组合模型进行验证,结果比较满意。 展开更多
关键词 逐步回归 周期分析 趋势分析 回归模型 组合模型 水文时间序列 水文中长期预报
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基于时间序列模型与灰色模型的组合预测模型的研究 被引量:23
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作者 单锐 王淑花 +1 位作者 高东莲 高敬辉 《燕山大学学报》 CAS 2012年第1期79-83,共5页
为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型。本文首先利用ARIMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM(1,1)模型拟合和预测效果好于GM(1,1)模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM(1... 为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型。本文首先利用ARIMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM(1,1)模型拟合和预测效果好于GM(1,1)模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM(1,1)模型两种方法得到ARIMA-GM的组合预测模型。预测结果表明:组合模型的预测准确性高于各个模型单独使用时的准确性,组合模型发挥了各个单一模型的优势。 展开更多
关键词 时间序列 ARIMA模型 GM模型 组合预测模型
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遗传门限自回归模型在气象时间序列预测中的应用 被引量:12
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作者 金菊良 杨晓华 +1 位作者 金保明 丁 晶 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2001年第4期415-422,共8页
提出了建立门限自回归模型(TAR)的一套简便通用的方法。用基于实码的改进遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题,为TAR模型在气象预测中的广泛应用提供了有力工具。实例计算的结... 提出了建立门限自回归模型(TAR)的一套简便通用的方法。用基于实码的改进遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题,为TAR模型在气象预测中的广泛应用提供了有力工具。实例计算的结果说明:通过门限值的控制作用,TAR模型可有效地利用气象时序资料所隐含的时序分段相依性这一重要信息,限制了模型误差,保证了TAR模型预测性能的稳健性,提高了预测精度。该方法具有通用性,在各种气象非线性时序预测中具有广泛的实用价值。 展开更多
关键词 气象时间序列 门限自回归模型 非线性预测 遗传算法 气象资料
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基于时间序列ARIMA与BP神经网络的组合预测模型 被引量:75
7
作者 翟静 曹俊 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第4期29-32,共4页
文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组... 文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性。研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能。 展开更多
关键词 时间序列ARIMA模型 BP神经网络算法 组合预测模型 有效性
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基于带回归权重RBF-AR模型的混沌时间序列预测 被引量:5
8
作者 甘敏 彭辉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期820-824,共5页
提出了用带回归权重的径向基函数(radial basis function,RBF)网络来逼近状态相依自回归(autogressive,AR)模型中的函数系数,得到了带回归权重的RBF-AR模型。在这种模型中,RBF神经网络的输出权重已不是单一的常量,而是输入变量的线性回... 提出了用带回归权重的径向基函数(radial basis function,RBF)网络来逼近状态相依自回归(autogressive,AR)模型中的函数系数,得到了带回归权重的RBF-AR模型。在这种模型中,RBF神经网络的输出权重已不是单一的常量,而是输入变量的线性回归函数。一种快速收敛的结构化非线性参数优化方法被用来估计提出的模型,辨识出的模型用来预测两组著名的混沌时间序列:Mackey-Glass时间序列和Lorenz吸引子时间序列。实验结果表明,提出的模型在预测精度上要优于其他一些现存的模型。 展开更多
关键词 非线性系统建模 RBF-AR模型 回归 权重 参数优化 混沌时间序列
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医院季节性时间序列资料的周期自回归模型及其应用 被引量:2
9
作者 易东 张蔚 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1993年第5期1-3,共3页
本文利用周期相关序列和自回归模型等概念,对医院的季节性时间序列资料建立了周期自回归预测模型,其分析结果较为满意。
关键词 医院 季节性 分析结果 回归模型 资料 时间序列 利用 周期 相关序列 预测模型
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线性回归模型与传递函数模型在时间序列应用上的比较研究 被引量:2
10
作者 刘建平 岑倩青 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2005年第01X期19-21,共3页
如果一个因变量是由一个或多个自变量来解释的,那么对这些数据可以建立回归模型。但如果因变量和自变量同时又是时间序列,则也可以建立传递函数模型(transferfunctionmodels)。与普通的回归模型相比,传递函数模型说明因变量与自变量以... 如果一个因变量是由一个或多个自变量来解释的,那么对这些数据可以建立回归模型。但如果因变量和自变量同时又是时间序列,则也可以建立传递函数模型(transferfunctionmodels)。与普通的回归模型相比,传递函数模型说明因变量与自变量以及扰动项之间关系时,有着更为丰富的结构。在多变量时间序列模型方面,有关线性回归模型与传递函数序列在时间序列方面应用效果的比较很少,因此,本文拟进行这方面的研究,为多变量时间序列建立模型提供参考。 展开更多
关键词 自变量 因变量 参考 解释 数据 线性回归模型 应用 多变量时间序列 扰动 传递函数
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线性回归与时间序列加法预测模型 被引量:7
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作者 葛新权 《预测》 CSSCI 2000年第1期50-50,44,共2页
线性回归和时间序列预测模型各有千秋 ,本文将它们结合起来 ,提出了一种线性回归与时间序列加法预测模型 ,它提高了拟合度和预测能力。
关键词 线性回归 时间序列 加法模型
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误差为线性时间序列下的回归模型 被引量:5
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作者 胡舒合 《数学年刊(A辑)》 CSCD 北大核心 1999年第6期733-740,共8页
本文获得线性时间序列加权和的渐近正态性,推广和改进了Tran等人在[1]中得到的结果.还得出了另一种通常采用的g(x)的近邻型估计的渐近正态性.
关键词 线性时间序列 回归模型 渐近正态性 误差
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时间序列自回归模型在土壤水分预测中的应用研究 被引量:23
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作者 白冬妹 郭满才 +1 位作者 郭忠升 陈亚楠 《中国水土保持》 2014年第2期42-45,69,共4页
在黄土丘陵半干旱区,多年生柠条林地土壤旱化严重,为了实现土壤水资源可持续利用,需要依据土壤水分状况,调控柠条生长与土壤水关系,而监测和预报土壤水分是防旱抗旱、调控柠条生长与土壤水关系的基础。为此选取黄土丘陵半干旱地区柠条林... 在黄土丘陵半干旱区,多年生柠条林地土壤旱化严重,为了实现土壤水资源可持续利用,需要依据土壤水分状况,调控柠条生长与土壤水关系,而监测和预报土壤水分是防旱抗旱、调控柠条生长与土壤水关系的基础。为此选取黄土丘陵半干旱地区柠条林地2011年4月至2013年2月的土壤含水量时间序列作为研究对象,将各土层土壤含水量变异系数分为3个变化范围,并从3个范围内各选取一个代表土层,建立自回归模型,运用AIC准则及最大似然估计法求解模型中的参数,卡方检验的结果认为建立的模型较好。经过实例验证,实测值与预测值的相关误差均小于10%,说明时间序列自回归模型能够很好地预测黄土丘陵半干旱地区柠条林地的土壤含水量。 展开更多
关键词 时间序列回归模型 柠条林地 土壤含水量 预测 黄土丘陵半干旱区
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增长型时间序列组合模型设计及医院费用预测实证比较
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作者 李望晨 井淇 +1 位作者 姚琳 张利平 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第2期288-290,共3页
时间序列分析常见于经济、管理、卫生、医疗领域指标预测问题,它以预测事物本身随时间变化数据规律来提取信息,以数学方法拟合历史数据并外推预测未来。拟合预测精度最受应用工作者关注[1]。时序资料表现为随时间变化呈平滑递增趋势特点... 时间序列分析常见于经济、管理、卫生、医疗领域指标预测问题,它以预测事物本身随时间变化数据规律来提取信息,以数学方法拟合历史数据并外推预测未来。拟合预测精度最受应用工作者关注[1]。时序资料表现为随时间变化呈平滑递增趋势特点,无明显扰动、周期性或季节性,曲线拟合法、ARIMA法为常见方法,算法原理不同但拟合外推性能较好[2]。组合预测模型设计目的是集结每种方法优点,提高拟合性能及外推预测效果。本文针对此类资料特点探索几种组合建模方法,通过案例比较和验证组合建模方法对医疗费用预测的意义。 展开更多
关键词 时间序列分析 费用预测 组合模型 设计 曲线拟合法 医院 数学方法 医疗领域
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时间序列组合预测模型研究:以农业机械总动力为例 被引量:10
15
作者 吐尔逊.买买提 丁为民 谢建华 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期688-695,共8页
[目的]本文旨在提出更有效的时间序列组合预测模型的构建方法,建立预测精度较高的时间序列组合预测模型。[方法]以1978—2013年新疆农业机械总动力为数据源,建立了源序列的曲线回归、自回归积分滑动平均、3次指数平滑和灰色模型,并构建... [目的]本文旨在提出更有效的时间序列组合预测模型的构建方法,建立预测精度较高的时间序列组合预测模型。[方法]以1978—2013年新疆农业机械总动力为数据源,建立了源序列的曲线回归、自回归积分滑动平均、3次指数平滑和灰色模型,并构建了预测对象和预测模型的关系数据库。提出了基于百分误差的计算属性重要度方法,依据该方法计算单一模型在组合模型中的权重,构建了单一模型预测值及其权重为输入的组合预测模型,使输出结果中完整的涵盖了时间序列不同单一预测模型的输出值特征。以误差分布特征为指标,对组合预测模型和各单一模型的预测性能进行分析。以组合预测模型拟合优度和预测值平均绝对百分误差(MAPE)作为评价指标,对基于百分误差、粗糙集、Shapley和熵权法的组合预测模型构建方法进行定量分析。[结果]预测周期内提出的组合预测模型的最大及平均误差与各单一模型最优值相比,分别降低了27.35和6.43,误差平方和(SSE)减少了73%,平均绝对百分误差降低了1.56%。基于百分误差的组合预测模型的拟合优度与基于粗糙集、Shapley和熵权法的组合预测模型拟合优度相比,分别提高了2.40%、5.10%和2.27%,粗糙集、Shapley和熵权法的预测值的平均绝对百分误差分别为1.673 0、3.726 1和2.702 4,而本文提出的模型的平均绝对百分误差为1.298 4。[结论]基于百分误差的组合预测模型在农业机械总动力和类似时间序列预测分析中,降低预测误差波动幅度及提高预测精度方面与其他单一模型和组合模型相比具有显著优势。 展开更多
关键词 农业机械总动力 时间序列 预测 组合模型
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时间序列ARIMA与BP神经网络组合模型在CPI预测中的应用 被引量:14
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作者 孟毅 《山东农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2018年第6期1079-1083,共5页
CPI是消费者在市场内进行消费和服务时所支付的价格随时间变化的平均指数。由于CPI对很多经济指标都有影响,它备受人们的关注。本文选取了ARIMA时间序列、BP神经网络和BP-ARIMA组合模型的三种方法对2009?2017年我国的CPI月度数据进行建... CPI是消费者在市场内进行消费和服务时所支付的价格随时间变化的平均指数。由于CPI对很多经济指标都有影响,它备受人们的关注。本文选取了ARIMA时间序列、BP神经网络和BP-ARIMA组合模型的三种方法对2009?2017年我国的CPI月度数据进行建模,并以此预测2017年度各月的CPI。结果表明,BP-ARIMA组合模型预测效果最优。 展开更多
关键词 CPI ARIMA时间序列 BP神经网络 BP-ARIMA组合模型
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基于组合模型的非线性时间序列预测算法 被引量:7
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作者 于琼 田宪 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第10期1817-1825,共9页
为解决复杂系统中非线性时间序列预测模型构建效率低、预测精度低的问题,提出基于组合模型的HURST-EMD预测算法。采用EMD算法将非线性时间序列分解为代表原始序列特征的各个IMF,然后引入赫斯特(Hurst)指数将同类的IMF整合为新的分量,最... 为解决复杂系统中非线性时间序列预测模型构建效率低、预测精度低的问题,提出基于组合模型的HURST-EMD预测算法。采用EMD算法将非线性时间序列分解为代表原始序列特征的各个IMF,然后引入赫斯特(Hurst)指数将同类的IMF整合为新的分量,最后选用LS-SVR-ARIMA模型进行组合预测。在该算法中,设计了序列分类整合等过程,优化了建模的计算量,构建了高效精准的预测模型。为验证模型的有效性,采用上证指数公共数据集和真实交通流数据进行检验,实验结果表明,改进的基于组合模型的HURST-EMD预测算法在提高预测效率的同时具有更好的预测精度。 展开更多
关键词 非线性时间序列 经验模态分解 赫斯特指数 组合预测模型
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基于模型的过程工业时间序列异常值检测方法 被引量:24
18
作者 苏卫星 朱云龙 +1 位作者 胡琨元 刘芳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2080-2087,共8页
时间序列异常点检测是时间序列挖掘研究领域的重要内容和基础工作。为满足过程工业中控制系统大数据量时间序列异常值检测需求,提出了一种计算简单快速的基于边缘化后验比检验的异常值在线检测方法。该方法将基于"偏差"的检... 时间序列异常点检测是时间序列挖掘研究领域的重要内容和基础工作。为满足过程工业中控制系统大数据量时间序列异常值检测需求,提出了一种计算简单快速的基于边缘化后验比检验的异常值在线检测方法。该方法将基于"偏差"的检测思想与统计学理论相结合,首先利用基于数据的鲁棒建模方法对待检测数据进行拟合并得到拟合残差,然后利用统计学知识分析拟合残差以最终确定数据的异常情况。为了实现算法的在线检测要求,引进了两窗口结构并对其加以改进;通过合理的选取先验分布以及对未知参数进行边缘化处理的方式,有效地减少了算法中的参数个数,提高了算法的可用性。仿真实验可以证明所提出的时间序列异常值在线检测算法具有很好的检测准确性和一定的实用性。 展开更多
关键词 异常值检验 时间序列 边缘化后验比 回归模型
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降雨时间序列分解预测模型及应用 被引量:16
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作者 黄显峰 邵东国 阳书敏 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第9期6-8,共3页
为了对随机型时间序列进行预测,在分析其性质的基础上,提出了将其分解为趋势项、周期项和平稳随机项,建立时间序列分解预测模型,分别对趋势项和周期项进行检验和提取,利用自回归模型人工合成新的序列对平稳随机项进行模拟和预测。将该... 为了对随机型时间序列进行预测,在分析其性质的基础上,提出了将其分解为趋势项、周期项和平稳随机项,建立时间序列分解预测模型,分别对趋势项和周期项进行检验和提取,利用自回归模型人工合成新的序列对平稳随机项进行模拟和预测。将该模型应用于降雨量预测,取得良好效果,表明了该模型的有效性和适用性。 展开更多
关键词 时间序列 分解预测模型 随机项 回归模型
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隧道围岩变形的非线性自回归时间序列预测方法研究 被引量:15
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作者 文明 张顶立 +3 位作者 房倩 齐俊 方黄城 陈文博 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1-7,共7页
针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态... 针对传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程影响的静态局限性,提出非线性自回归(包括NARNN与NARXNN)时间序列预测模型.该模型通过引入动态施工影响因子作为附加的外部输入,同时结合模型本身的反馈结构和延迟单元,在结构和动态特性上更加符合实际系统,可以非线性动态地考虑隧道施工全过程.运用该模型对史家山2号隧道施工过程中的围岩水平收敛和地表变形进行预测.结果表明:1)非线性自回归预测模型比传统的ARMA预测模型的预测精度高、适应性好;2)通过多次预测并对结果取平均值,可以保证非线性自回归预测模型预测结果的预测精度和稳健性;3)通过优化动态施工影响因子的取值方法,可以进一步提高NARXNN时间序列预测模型的预测精度. 展开更多
关键词 公路隧道 时间序列模型 非线性自回归神经网络 动态施工影响因子 围岩变形预测
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